浅谈并列复句的变异运用

分别讨论变异的并列复句的平列句式和对照句式的变异类型、语义变化的特点，以及某些平列句式和对照句式互换现象。     

浅谈并列复句的变异运用

分别讨论变异的并列复句的平列句式和对照句式的变异类型、语义变化的特点,以及某些平列句式和对照句式互换现象。     

汉语复句本体模型初探

汉语的句子从结构上可以划分为单句和复句两大类,复句的意义容量比一般单句大,常表示人和人、事和事及人与物的逻辑意义关系．而复句一般由分句构成,各分句单独从其结构上看实际上就是小句．本文详细分析了复旬的静态结构及它与汉语小句的关系,在通过面向对象本体建模方法构造出的小句元模型的基础之上,初步探讨了复句静态本体模型．复句静态本体模型为中文信息处理从字、词处理级提升到句处理级及句处理级以上的研究提供了基础．     

基于排序方法的汉语句际关系树自动分析

提出一种自动分析汉语小句级句际关系树的新方法.在修辞结构理论体系下,构建一个汉语句际关系标注语料库.不同于传统的只关心相邻两个单元的方法,提出一种类排序模型(SVM-R),自动构建汉语句际关系的树结构,旨在把握相邻3个单元之间的关联强度.实验结果表明,所提出的SVM-R模型对句际关系树的分析显著优于传统方法.最后提出并验证了丰富的、适合于汉语句际关系分析的语言特征.     

也谈句组与复句、自然段的关系

本文主要通过对句组与复句的关系以及句组与自然段的关系的考察辨析,论述了句组在语言体系中的特殊地位和重要作用。句组一头联系句法,一头联系章法。句组既是语言系统中最大的一级语法单位,与句子有着千丝万缕的关系;又是自然段的结构基础,与段落篇章的写作密切相关。同时,本文还认为应该重视对句组的研究与学习,这对改进大学的语法教学是大有裨益的。     

汉语并列关系的识别研究

针对汉语并列关系的标注方式, 提出一种基于条件随机场模型的并列关系自动识别方法。从语料库中自动抽取并列关系的角色信息, 进行角色标注, 在条件随机场模型的基础上实现并列关系的识别。与基于图的依存分析方法比较, 并列关系的召回率和正确率分别提高了9.1%和13.8%。     

单句和复句的区别问题

单句和分句的区别是《马氏文通》出版以来语法学界一直争论不休的问题。1957年曾经在刊物上展开过讨论,最后也没有得出一致的意见。之所以出现这种结果,主要原因是大家所提的标准大笼统,所举例证太少,不足以反映语言实际的概貌。单复句的区分,应在分析大量语言实例的基础上,提出便于操作的标准:以结构关系为主,主要看有几套句子成分;此外还要看语音停顿、关联词语和意义关系。     

论汉语句型的功能分析

汉语句型的功能分析是汉语语法研究的一个新课题。这种分析不是在西方句法“主动宾”框架之上的“语用”分析,更不是以往所谓的“句类”分析,而是汉语句子结构类型的本体研究,是在深刻认识了汉语文化特征后,汉语语法学理论和方法的新的选择。     

关于建立多义复句概念的设想

大部分多重复句的语法结构是确定的 ,有少量多重复句 ,分句间结构层次或语法关系存在两可的情形。结构不同 ,复句的意义也有些差别。从语言理论和教学实践两方面分析 ,都有必要建立“多义复句”这个概念。     

科技汉语复句的语言特点及英译表达

从汉英科技语作翻译的角度出发，分析了汉语复句与英语复句的语言结构特点。探讨了两种语言在复句层面的编码与解码之功能对等或功能不对等的关系。并在此基础上提出了此类复句互译应遵循的方法和原则。     

汉语隐式篇章关系识别

采用一个自建的汉语篇章结构语料库(隐式关系占80%)进行隐式关系识别。语料中将篇章关系分成3个层次, 第一层包含因果、并列、转折、解说四大类。在此语料上, 利用上下文特征、词汇特征、依存树特征, 采用最大熵的分类方法对四大类关系进行识别。实验结果显示, 总正确率为62.15%, 其中并列类识别效果最好, F1值达到75.26%。     

中文篇章级句间关系自动分析

篇章级句间关系分析包括语义单元的切分和各个单元之间的语义关系识别.已有的研究主要面向英文,到目前为止,尚无可用的中文篇章级句间关系自动分析系统发布.在中文篇章关系语料库的基础上,首次实现面向中文的篇章级句间关系自动分析系统,包括语义单元切分、连词识别、显式语义关系识别以及隐式语义关系识别等.实验结果显示:该系统在显式句间关系识别上F-score为89.8;,隐式句间关系识别上F-score为55.5;.     

面向细粒度隐式篇章关系识别的远距离监督特征学习算法

针对中文细粒度隐式篇章关系识别进行研究。考虑细粒度篇章关系的方向性特点, 提出一种基于远距离监督的特征学习算法。该算法使用远距离监督的方法, 自动标注显式篇章数据, 然后利用词与连词之间的相对位置信息, 训练各个词的词表达, 将词的修辞功能以及关系的方向性编码到密集词表达中, 将这样的词表达应用到细粒度隐式篇章关系分类器。实验结果表明, 在细粒度隐式篇章关系识别任务中, 该方法的分类准确率达到49.79%, 比未考虑篇章关系方向性的方法有较大程度的提高。     

汉语篇章连接词识别与分类

基于自建的汉语篇章结构语料库以及语料库中连接词和连接词关系类别的标注, 抽取自动句法树和标准句法树的句法、词法和位置特征, 利用有监督的方法进行连接词识别和分类。实验结果表明, 连接词识别的F1值为69.2%, 连接词自动识别并分类的总正确率为89.1%。     

基于最大熵的汉语篇章结构自动分析方法

在标有复句逻辑语义关系的清华汉语树库上, 研究汉语篇章语义片段自动切分以及篇章关系的自动标注方法。通过比较不同序列标注模型对汉语篇章语义单元切分的性能, 提出基于最大熵模型的汉语篇章结构分析方法。实验结果表明, 篇章语义单元自动切分的F值能达到89.1%, 当篇章语义结构树的高度不超过6层时, 篇章语义关系标注的F值为63%。     

类型学视阈下的英汉总结性话语标记考究

英汉总结性话语标记,是言语交际中使用频次较高的语言表达式,其语义关系多样,语用功能丰富。研究发现英汉总结性话语标记分布模式相对固定,存在原型位置,同一语段中前后话语之间存在递进强化、因果推导及逆向转折等五种语义关系。同时,话语建构中总结性话语标记突显出总结概括、阐发评述及交互主观的语用功能。这一研究有助于从类型学层面揭示英汉总结性话语标记的内在机理,促进两类话语标记的习得和使用。     

西方语言学中主流话语与批评话语的关系

对语言本质及其实现形式的不同看法构成了当今语言学界的焦点话题之一。主流话语和批评话语在对语言的态度上形成了复杂的关系，澄清其视角之不同是对语言深刻认识的必要前提。     

西方语言学中主流话语与批评话语的关系

对语言本质及其实现形式的不同看法构成了当今语言学界的焦点话题之一。主流话语和批评话语在对语言的态度上形成了复杂的关系,澄清其视角之不同是对语言深刻认识的必要前提。